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公开的脑电脑机接口数据集越来越多，但电极怎么摆、任务怎么定义、数据怎么预处理、受试者情况怎么记录，各家都不一样，结果就是数据很难跨数据集复用，别人也很难复现。这篇综述从16920条记录里筛出129篇文献，按结构、语义、流程、受试者背景和计算五个层面梳理了这种碎片化，并用10项标准评估报告透明度，中位数为9分。数据可用性在61.2%的文献中有说明，代码或流程可用性只有20.9%。作者认为，现有标准、本体、软件平台和迁移学习方法各自解决了部分问题，但还做不到完整的语义互操作。

研究团队用一块8通道OpenBCI Cyton板、一顶按国际10-20系统布置的脑电帽和一台Meta Quest 2头显，采集运动想象与注意力信号，在信号稳定时用EEGNet模型做到最高90%的受试者特异性在线分类准确率。研究面向注意缺陷多动障碍（ADHD）的认知控制训练，把脑电传感器整合进虚拟现实严肃游戏，目标是让使用者实时控制心理状态；此前方案多用多通道系统，硬件复杂，且未把运动想象与注意力水平结合起来。研究同时记录了高阻抗、通道饱和与头显绑带机械张力带来的伪迹，说明低成本配置要真正可用，先得管住皮肤电极阻抗和机械干扰。这是一项单例可行性研究，未做临床评估。

把脑电和功能性近红外两种信号合在一起，能不能让脑控电刺激更准？16名健康志愿者完成的盲法随机试验给出的答案是否定的：混合组与纯脑电组在实时三分类召回率、能动感、注意力和身体舒适度上均无统计学显著差异，混合组中位召回率53.5%，纯脑电组57.3%。研究同时公开了完整的脑电-近红外数据集。